Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een AI-architectuur die grote taalmodellen versterkt door ze tijdens inferentie te verbinden met externe kennisbronnen. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op kennis die tijdens het trainen is ingecodeeerd, haalt een RAG-systeem relevante documenten of gegevensfragmenten op uit een vectordatabase of zoekindex, en geeft deze samen met de gebruikersvraag door aan het LLM. Hierdoor kan het model vragen beantwoorden op basis van actuele, bedrijfseigen of domeinspecifieke informatie, zonder dure hertraining. RAG is de dominante architectuur geworden voor enterprise AI-toepassingen zoals intelligente documenten zoeken, interne kennisbanken en klantenserviceautomatisering.

RAG is momenteel een van de meest gevraagde technische vaardigheden op de AI-arbeidsmarkt. Naarmate organisaties in de financiële sector, rechtspraktijk, gezondheidszorg en overheid LLM-gebaseerde systemen op hun eigen data inzetten, is RAG-engineering een kerncompetentie geworden voor AI-engineers en solutions architects. In Nederland is de vraag bijzonder sterk bij adviesbureaus die enterprise AI bouwen, softwarebedrijven die AI integreren in SaaS-producten en grote bedrijven die traditionele zoekmachines vervangen door semantische AI-systemen.

• Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Haystack, LangGraph

• Vectordatabases: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector

• Embeddingmodellen: OpenAI Embeddings, Sentence Transformers, Cohere Embed

• Concepten: Chunkingstrategieën, Semantisch zoeken, Hybride zoeken (BM25 + dense), Re-ranking, Context window management, Evaluatie (RAGAs)

• Talen: Python

• RAG Engineer

• LLM Application Developer

• AI Solutions Architect

• Generative AI Engineer

• Kennismanagement AI Specialist